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人类计算史的每一次迭代都在重塑人机关系。个人电脑将算力从机房搬到桌面，智能手机把互联网装入口袋，而当下 AI 能力向终端的加速下沉，AI 不再是外部附加的工具，而是深度融入产品核心逻辑，让终端设备从被动执行指令的机器，进化为能理解需求、主动响应的智能体。2025 年 AI Agent 从概念走向规模化落地，大模型推理升级、端侧算力增强、多模态交互成熟，推动 AI 以史无前例的速度渗透到消费级终端的各个角落。
AI 消费硬件的定义正在被重新书写。它不是简单搭载 AI 功能的设备，而是以人工智能为核心驱动，将感知、理解、推理、决策与持续学习能力嵌入运行逻辑的终端形态。与传统规则驱动的设备不同，这类硬件能持续理解用户意图和环境变化，动态调整服务策略，成为具备一定自主性的交互主体。消费级 AI 硬件更强调用户体验、交互自然性与成本控制，通过软硬件一体化设计形成完整能力闭环，面向个人和家庭用户实现规模化普及。
端侧 AI 技术的突破是这场变革的关键支撑。嵌入式 AI 让设备在不依赖云端的情况下完成智能任务，显著降低交互时延，提升隐私保护水平，即便在弱网或离线环境下也能正常工作。而从嵌入式 AI 向端侧生成式 AI 的演进，让终端不再只是 “感知节点”，更具备了复杂的理解、生成与交互能力，为应用场景的拓展奠定了坚实基础。
AI 消费硬件早期以执行效率为核心，AI 扮演 “流程执行器” 角色，用户一次配置后即可自动完成既定任务，节省时间、减少重复劳动。随着任务复杂度提升，AI 能力转向信息理解与建议，通过整合多源信息辅助用户决策，交互方式也从菜单操作转向语音、视觉等自然界面。更高阶的协同型智能能力则让 AI 在长时间跨度内理解用户偏好，参与多步骤任务并形成稳定协作关系。当这三种能力形成闭环，消费级 AI 硬件便进化为端侧智能体，实现从 “工具” 到 “伙伴” 的根本性跃迁。
用户对 AI 消费硬件的认知已日趋成熟。多数人能清晰区分不同类型产品及其核心功能。市场早已告别 “启蒙阶段”，用户不再满足于 “是否有 AI 功能”，更关心 AI 能否在真实场景中稳定运行，能否真正节省时间、降低决策成本。他们对 AI 的核心期待并非算法先进性，而是被理解的个性化体验。调研数据显示，40.9% 的用户认为 AI 赋能的最大价值是 “更懂我的需求”，28.1% 的用户看重 “解放双手” 的自动化能力，远高于对决策支持和内容生成功能的需求。
AI 消费硬件已广泛融入日常生活，使用频率呈现明显的场景分化，可穿戴设备、教育与办公终端、智能家居产品中，超过一半的用户每日使用，部分品类使用率接近 60%，成为生活 “基础设施”。车载终端使用频率与出行场景强相关，智能玩具与影像设备则以 “按需使用” 为主。未来 12 个月，94.4% 的用户有购买意愿，其中智能家居类设备购买意愿最高，智能玩具与影像设备增长潜力显著。
主流用户年均 AI 硬件消费集中在 3000至5000 元区间，处于具备持续升级与复购空间的中度耐用消费层级。软件订阅模式已具备可行性，仅 1.7% 的用户认为 AI 相关功能都不值得付费。健康数据深度分析类服务的付费意愿最高，几乎是其他功能的两倍，然后是办公场景效率提升和驾驶场景智能导航功能。在订阅价格方面，10至30 元每月是用户接受度最高的区间，完全不愿付费的用户仅占 3.3%，这为 “基础版覆盖规模用户、高阶服务提升单用户价值” 的商业模式提供了现实依据。
用户推荐度最高的 AI 消费硬件呈现鲜明共性。智能手表，手环提及次数位居第一，其健康监测功能不仅帮助用户养成良好习惯，更有用户因心率异常提醒及时发现健康问题并就医。智能音箱排名第二，成为老人便捷生活、儿童寓教于乐的重要工具。扫地机器人位列第三，以可量化的清洁效果和时间节省获得广泛认可。这三类产品的共同优势在于价值明确、体验直接、学习成本低。用户停用 AI 消费硬件的主要原因并非价格，而是功能单一、交互不准确、操作复杂、续航差和隐私顾虑等体验问题，这印证了 “稳定兑现价值” 才是核心竞争力。
应用场景的分化推动 AI 消费硬件形成三条清晰的价值落地路径。新入口、新体验与新生态并非孤立存在，却各自主导着不同终端的发展方向。
可穿戴设备作为贴身高频的 AI 交互入口，天然适合承载感知型与轻量决策型 AI 能力。智能手表已从数据记录转向健康管理，通过集成血氧、心率、心电等多类型传感器，结合大模型分析实现对睡眠呼吸暂停、高血压等健康风险的主动预警。头戴式设备中，AI 眼镜凭借轻量化设计和多模态能力，成为下一代移动计算平台的重要探索方向，VR，AR 设备则从娱乐电子向全场景扩展现实终端演进。耳戴式设备正从音频外设升级为 “听觉计算入口”，集成多种传感器实现健康监测、实时翻译等功能。智能戒指、智能贴片等新兴形态则以 “无感化”“专业化” 为特色，拓展了细分人群的应用边界。
智能教育与办公终端是最广泛的效率提升入口。AI 手机通过软硬件全方位创新，从生成式 AI 向全域 AI 升级，整合系统资源与应用工具，成为移动智能体。AI PC 则凭借算力和内存升级，部署大模型提供个性化服务，CPU+GPU+NPU 的异构计算架构成为主流，推动传统电脑向智能化生产力工具转型。
AI 录音设备已成为现象级爆款，验证了办公场景的强劲需求。教育终端呈现多元化发展，学习机和学习平板通过个性化学习路径推荐、自适应题库等功能获得市场认可，点读笔、教育机器人等产品则满足了特殊学习需求。
智能家居与家庭生活进入场景化自动化新时代。AI 扫地机器人是使用率最高的智能家居功能，63.7% 的用户使用其路径学习规划功能，智能路径规划、障碍物识别、自动回充等技术显著提升了清洁效率。
安防电器已成为现代家庭标准配置，从智能门锁到安防摄像头，AI 技术让家庭安防从被动监控转向主动预警。智能中控作为全屋智能的协同中枢，通过多模态感知和协同计算，整合时间、地理位置、传感器数据和个人偏好，实现环境控制等功能的最优配置。大家电、小家电、厨房电器和护理电器的智能化则分别从便捷性、舒适度、烹饪效率和使用效果等方面提升家庭生活质量。
智能汽车与出行设备成为移动空间 AI 化的竞争焦点。人工智能全面渗透汽车产业，推动竞争焦点从电动化、智能化转向 AI 化。数据驱动型端侧智能驾驶正在替代传统规则驱动模式，通过统一神经网络模型实现从感知到控制的无缝衔接，车道保持、自适应巡航等辅助功能显著降低驾驶疲劳和事故风险。智能座舱从功能座舱升级为感知智能座舱，大模型技术赋予其更精准的语音识别和自然语言处理能力，支持语音、手势、视线追踪等多模态交互，车载 AI 语音助手让驾驶员在不分散注意力的情况下完成各类操作。
智能玩具与影像设备开辟了情感陪伴与创作普惠的新机遇。在影像，娱乐设备用户中，AI 功能采纳率表现出色，内容创作相关功能获得极高认可度。智能相机通过自动对焦、图像稳定、智能跟随等 AI 功能，让普通用户也能轻松产出专业级影像作品。智能玩具则借助对话式 AI 技术实现革命性提升，实时语音合成、智能打断处理等功能解决了传统玩具交互僵化的问题。不同人群对智能玩具需求各异，家长看重其教育功能与情感陪伴价值，单身群体将其视为情感寄托，老年群体则偏好融合健康监测、生活助理、用药提醒等功能的适老化产品。
端云协同、多模态交互与智能体化演进成为 AI 消费硬件规模化落地的三大技术主线。端云协同并非简单的算力分工，而是建立能力互补、性能优化与隐私守护的闭环。云端大模型处理复杂推理任务，端侧小模型保障即时响应，在不同网络环境下均能提供稳定体验。端侧预处理敏感数据并加密，仅向云端传输抽象信息，有效降低隐私泄露风险。这种架构正在推动产业链从链式适配走向网状协同，模型厂商、芯片厂商与系统平台深度合作，共同优化产品体验。
多模态交互正在实现从单一界面到融合体验的范式转变。其核心不在于增加输入方式数量，而在于对分散感知信号的统一建模与协同理解。系统综合语音、触控、视觉等多种信息，更接近人类自然交流方式。随着技术成熟，交互正走向 “无感化”，设备主动匹配用户表达方式，而非让用户适应设备逻辑。AI 眼镜等硬件形态凭借先天优势，成为多模态交互的重要实践载体，推动人机关系重构与硬件形态演变。多模态生成式模型则支持文本、图像、音频、视频等数据的跨模态理解与生成，让交互从 “命令式” 转向 “对话式” 和 “协作式”。
智能体演进让 AI 从 “功能补充” 成为 “应用入口”。端侧智能体具备环境感知、记忆管理、意图理解、任务规划、跨系统执行和自我优化六项核心能力，能够在终端设备上持续运行并完成复杂任务。本地终端部署成为趋势，满足用户对响应速度、隐私保护和个性化体验的需求。对话式 AI 作为智能体与人交互的自然语言接口，其精准理解意图、生成符合语境回复的能力，是有效交互的关键前提。随着智能体能力增强，终端正从功能驱动转向任务驱动，用户只需表达意图，智能体即可自动拆解需求、调用相关应用完成流程，成为连接用户与数字服务的 “超级入口”。
